Kardiologie und Künstliche Intelligenz (KI), das geht fast so gut zusammen wie Kardiologie und Katheter. KI ist von kardiologischen Kongressen mittlerweile nicht mehr wegzudenken, und es findet dort nicht mehr nur in Nebenzimmern statt. Besonders die Europäische Gesellschaft für Kardiologie (ESC) zeigt sich hier offen und auch wagemutig. Bei der Jahrestagung 2025 im August in Madrid gab es erstmals eine ganze „Late-Breaking-Session“, in der ausschließlich klinische Studien mit KI-Nutzung vorgestellt wurden. Mehr noch: Ende November 2025 war Berlin Gastgeber des Digital & AI Summit der ESC, ein zum zweiten Mal stattfindendes Format, bei dem zwei Tage lang über nichts anderes als über digitalisierte kardiologische Versorgung mit und (selten) ohne KI gesprochen wurde.
Das EKG-Revival hält an
Ein zentrales Thema und Gegenstand unzähliger Forschungs- und Entwicklungsprojekte ist nach wie vor das EKG, die älteste Gerätediagnostik in der Kardiologie. Das EKG wird heute umfangreich mit KI hinterlegt und rückt dadurch fast 150 Jahre nach seiner Erfindung einmal mehr ins Rampenlicht. Der Autor dieses Beitrags war in den frühen Nullerjahren selbst in der Kardiologie. In jener Zeit gehörte es zum guten Ton, sich über die damals schon existierenden, regelbasierten KI-Auswertungen von 12-Kanal-EKGs lustig zu machen: Hach, wie dumm die Maschine doch ist.
Heute lacht niemand mehr. Diverse Systeme, die nicht rein regelbasiert arbeiten, sondern Bild-KI-Modelle nutzen, werben um die Gunst der kardiologischen Anwender:innen. Sie tragen Namen wie PMcardio, ecgXfusion oder Willem, und sie müssen nicht viel für sich werben. Den neuen Tools geht es sowohl um die klassische Befundung als auch darum, dem EKG Informationen zu entlocken, die für das menschliche Auge nicht ohne Weiteres erkennbar sind.
Wenige Sekunden statt elf Minuten
Willem ist ein Beispiel für die klassische Befundung. Ruben Abbou von dem Unternehmen Idoven berichtete darüber in Berlin. Es handelt sich um eine noch recht neue, cloudbasierte, CE-zertifizierte EKG-Analyse-Plattform, die auf das Diagnostizieren von Arrhythmien spezialisiert ist. Für die Routineversorgung ist das potenziell hilfreich. Denn Arrhythmie-Diagnostik ist etwas schwieriger – und bei jungen Kardiolog:innen oft unbeliebter – als die rasch erlernbare, EKG-basierte Herzinfarkt- und Ischämiediagnostik, das zweite große Einsatzfeld des traditionellen EKGs. Willem ist CE-zertifiziert, lässt sich in unterschiedlichste klinische Informationssysteme integrieren und kann mit EKGs aller Art als Ausgangsmaterial arbeiten, vom 12-Kanal-EKG über EKGs ambulanter EKG-Devices bis hin zu den EKG-Dateien implantierbarer kardialer Monitore.
Die Software analysiert derzeit vier Intervalle, konkret P, PR, QT und QRS. Damit erkennt sie auf Expertenniveau insgesamt 22 unterschiedliche Arrhythmien. Der genutzte KI-Algorithmus sei für jeden einzelnen Befund besser als regelbasierte EKG-Analysen, so Abbou. Nicht nur das, es wird auch noch Zeit gespart. Zumindest für das Teilgebiet der Arrhythmien sinke die durchschnittliche Auswertezeit eines 12-Kanal-EKGs von elf Minuten auf wenige Sekunden. Solche Zahlen sind immer mit etwas Vorsicht zu genießen, denn natürlich wollen EKG-befundende Ärztinnen und Ärzte das komplette Bild und nicht nur den Blick auf ein Teilspektrum. Dennoch, für junge Ärztinnen und Ärzte, die Ischämie-EKG können, aber Rhythmus-EKG noch nicht, ist das schon ein Quantensprung. Auch in der allgemeinmedizinischen Versorgung, wo das Wissen um Arrhythmie-EKGs sehr begrenzt ist, könnte ein solches Tool nutzenstiftend sein.
Kostenerstattung für KI-EKG? In Südkorea schon Realität
Ein Land, das in Sachen KI-gestützte EKGs weit vorn ist, ist Südkorea. Hier werde vor allem versucht, dem EKG zusätzliche Informationen zu entlocken und diese dann auch versorgungsrelevant zu machen, sagte bei der Berliner Tagung Prof. Dr. Min Sung Lee von dem Unternehmen Medical AI Co., das eine AiTiA genannte Serie an KI-Algorithmen entwickelt hat. Mehrere dieser Algorithmen würden mittlerweile in Südkorea in der Versorgung umfangreich genutzt, so Lee, und einige würden von den dortigen Kostenträgern auch erstattet.
Ein Beispiel ist AiTiALVSD, ein Algorithmus, der die Pumpfunktion der linken Herzkammer (LVEF) auf Basis eines 12-Kanal-EKGs abschätzt und der insbesondere darauf getrimmt ist, eine LVEF von 40 Prozent oder weniger zu erkennen. Klinisch ist das wichtig bei Patient:innen mit unklaren Wassereinlagerungen. Die Diagnosemethode der Wahl ist die Echokardiographie, aber die ist nicht überall schnell verfügbar. AiTiALVSD ist mittlerweile ein Exportschlager: Bei der ESC-Konferenz im August stellten die Südkoreaner eine Studie vor, die den Algorithmus anhand einer niederländischen Kohorte mit anderen derartigen Algorithmen verglichen hatte. Obwohl AiTiALVSD auf Basis einer asiatischen Population entwickelt wurde, gewann es diesen Direktvergleich.
Ein weiteres interessantes klinisches Einsatzszenario für KI-EKGs ist die Früherkennung einer kardialen Amyloidose – oder anderer Erkrankungen. Bei der Amyloidose könnte das EKG Teil eines mehrstufigen Abklärungskonzepts sein, das einen gezielteren und damit nicht zuletzt kosteneffizienteren Einsatz von aufwendigerer Gerätediagnostik erlaubt. Prof. Dr. Evangelos Oikonomou vom kardiovaskulären Data Science Lab der Yale University konnte in einer aktuellen, retrospektiven Studie zeigen, dass der EKG-Algorithmus Amyloid-Ablagerungen im Mittel etwa drei bis fünf Jahre vor der szintigraphischen Diagnose erkennt. Auch das schon erwähnte Willem-Tool wird derzeit auf Früherkennung einer kardialen Amyloidose hin trainiert.
Klinische Studien erforschen Implementierungsstrategien
Ein anderes Land, das sich sehr um den Einsatz von KI in der Kardiologie bemüht, ist Großbritannien. Im Fokus stehen dort Implementierungsstudien mit dem Ziel, nicht so sehr Kardiolog:innen zu unterstützen, sondern vielmehr die breite Versorgung zu verbessern. Für viel Aufmerksamkeit gesorgt hat die ASSIST-HF-SIRIO-Studie, die von Prof. Dr. Diana Gorog von der Kardiologie an der medizinischen Fakultät des Imperial College London bei der ESC-Tagung in Madrid vorgestellt wurde.
Es handelte sich um eine Pilotstudie mit 60 Teilnehmer:innen, die allesamt wegen einer ersten Herzinsuffizienz-Episode im Krankenhaus gewesen waren und die gerade oder wenige Tage zuvor entlassen wurden. Die Patient:innen waren allesamt noch symptomatisch, klinisch in den NYHA-Klassen II bis IV, und entsprechend gab es Einstellungsbedarf auf medikamentöser Seite. Es galt, die vier prognoseverbessernden Herzinsuffizienzmedikamente ambulant rasch aufzudosieren, so wie es die Leitlinien empfehlen. Dies vermeidet erneute Klinikeinweisungen und auch Todesfälle, es gelingt aber in der realen Versorgung nicht besonders gut.
